Od blisko dwustu lat w wypowiedziach publicystycznych, a często i w historiografii, pokutuje stereotyp przeciwstawiający anarchiczną wolność szlachty polskiej nowoczesnej, by nie rzec ,,postępowej", wolności oświeconych. Jednak problem ten nie jest tak prosty.

Powszechnie uważa się, że wszystkie procesy w przyrodzie wiążą się ze stratami energii. Z logicznego punktu widzenia interpretacja taka nie jest słuszna. Nie można zniszczyć energii - obowiązuje prawo jej zachowania.

Trzęsienia ziemi wydają się nagłe i nieprzewidywalne, ale takie nie są. Poprzedzają je liczne zjawiska, które choć dla człowieka są niewyczuwalne, mogą być rejestrowane przez czułe urządzenia i interpretowane przy pomocy złożonych metod matematycznych.

Postęp cywilizacji jest nieodmiennie związany z coraz szybszym wytwarzaniem odpadów. Kwestia odpadów stała się już globalnym problemem. Na całym świecie opracowuje się nowe technologie utylizacji odpadów i metody zastosowania ich w przemyśle. Jedną z takich możliwości jest wykorzystanie palnych frakcji odpadów w charakterze źródła energii.

Pasterze zamieszkujacy tereny wschodniej Sahary cztery tysiące lat przed naszą erą stworzyli kultlJrę, której archeologiczne ślady uderzają swoim bogactwem.

Gdzie szukać odnawialnych i nieszkodliwych dla środowiska źródeł energii? Odpowiedź jest prosta: spróbujmy termin ,,zielona energetyka" zrozumieć dosłownie.

Czy da się osiągać stały rozwój elektroniki poprzez proste zmniejszanie rozmiarów tranzystorów w mikroprocesorach oraz komórek pamięci ferromagnetycznych twardych dysków i optycznych na płytach DVD? Źródłem przełomu w nanotechnologii może stać się spintron.

Nasz organizm funkcjonuje dzięki precyzyjnemu zarządzaniu energią. Zarówno nadmierne wydatki, jak i przesadne oszczędzanie nie mogą nam wyjść na dobre.

Choć czasami potrafi spowodować wielkie zamieszanie, energia słoneczna jest jednym z głównych czynników podtrzymujących życie na Ziemi. Jednym z ośrodków zajmujących się obserwowaniem i przewid}waniem kosmicznej pogody jest Centrum Badań Kosmicznych PAN.

W pierwszej dekadzie XXI wieku w Polsce wystąpiła tendencja do wzrostu ruchliwości społecznej, co wskazywałoby na osłabienie wpływu barier związanych z pochodzeniem na kształtowanie losów jednostek.

Zamiast tradycyjnej wizji ociężałych olbrzymów, dinozaury są coraz częściej przedstawiane jako zwierzęta dynamiczne i pełne energii. Tę rewolucję w wyobrażeniach na temat mezozoicznych gigantów po części zawdzięczamy badaczom oglądającym je... pod mikroskopem.

The paper deals with analysis of recognition of surface quality with reflective structures. Such surfaces are common in metallic materials cut using a saw or polished. There are no easy methods to identify such elements after machining. This issue is crucial in the industry for quality control as recognition of the elements, for instance after failure, allows for a detailed study of their manufacturing process. Firstly, six cuboid steel elements were obtained from a larger beam with a circular saw. Then, the bidirectional reflection distribution function (BRDF) was obtained for each element 3 times. The BRDF profiles were used in custom recognition software based on the K-nearest neighbors algorithm. In total, 140 variants of the classifier were tested and analyzed. Additionally, each variant was solved 200 times with different splits of the dataset. The results showed a high multiclass accuracy in all considered variants of the algorithm, with multiple variants achieving 100% accuracy. This level of performance was attained with only 1 to 2 training samples per class. Its low numerical complexity, easy experimental procedure, and “one-shot” nature allow for fast recognition, which is crucial in industrial applications.

The current machine vision-based surface roughness measurement mainly relies on the design of feature indicators associated with roughness to measure the surface roughness. However, the process is tedious and complicated. Moreover, most existing deep learning methods for workpiece surface roughness measurement use a monochromatic light source to acquire images. In the case of surface roughness in a grinding process with low roughness and random texture characteristics, the feature information obtained by monochromatic light source acquisition is relatively small. It is difficult to extract the workpiece surface roughness features, which can easily cause problems for subsequent measurement. Based on the problems above, this paper proposes a grinding surface roughness measurement method combining red-green information and a convolutional neural network. The technique uses a particular red-green block to highlight the grinding surface texture features. Finally, it classifies the grinding surface roughness measurement with a classification detection technique of the convolutional neural network. Experimental results show that the accuracy of the grinding surface roughness measurement method combining red-green information and the convolutional neural network is significantly improved compared with that of the grinding surface roughness measurement method without using the red-green data.

In a Nile valley village, Polish archeologists are excavating an important pilgrimage center of an acient Christian kingdom.

The years 2007-2008 have been declared the 4th International Polar Year. Poland has a long history of Arctic and Antarctic exploration, and is now ready to join the international effort.

Umbilical cord blood doesn't become useless after a child is born. In the future it may serve as a source of "spare parts" for humans.

Due to the ever-changing global climate, the frequency and intensity of extreme atmospheric phenomena are increasing. Strong winds, similar to hurricanes and tornados observed on the Atlantic, are starting to appear in the region of the Baltic Sea. How are they affecting Poland's coast?

The teaming up of hydrology and ecology offers one source of hope that the world's water crisis might be kept under control. But how can hydrology, a technology-oriented field, be integrated with ecology, which prioritizes living organisms?